本书主要介绍了模式识别的相关内容，涉及模式识别的基本概念、聚类分析、线性判别函数、贝叶斯分类器、特征选择和提取、非参数模式识别方法、神经网络模式识别方法、模糊模式识别方法、句法模式识别方法，以及新型模式识别方法，如决策树方法、支持向量机方法、粗糙集方法等一些基本方法，并介绍了基于遗传算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法进行特征选择的基本思想。书中算法采用MATLAB语言描述，便于读者编程实验。 本书可读性和实用性强，内容丰富，层次清晰，讲解深入浅出，可作为计算机类专业及相关专业本、专科生以及研究生模式识别课程的教材，也可供从事计算机软件开发和应用的工程技术人员阅读和参考。